叢曉丹，呂 曄

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外國科學(xué)家關(guān)于“三維人體分割及特征尺寸提取”研究論文推介

叢曉丹，呂 曄

三維人體掃描得到的人體表面點云數(shù)據(jù)一般為300 000多個，大量的體型信息是隱含在其中的，需要進行相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理。三維掃描技術(shù)實際應(yīng)用的首要問題就是如何在大量三維數(shù)據(jù)中分割提取需要的三維尺寸信息。

發(fā)表于國際知名刊物上的關(guān)于“三維掃描技術(shù)的實際應(yīng)用”等方面的研究文章大致如下:

Rossi, MM, Alderson, J, El-Sallam, A, Dowling, J等于2016年在《JOURNAL OF BIOMECHANICS》上發(fā)表的《以慣性軸線為主的身體慣性張量的新驗證技術(shù)》(《Anewvalidationtechniqueforestimationsofbodysegmentinertiatensors:Principalaxesofinertiadomatter》)； Al-Saleh, MAQ, Punithakumar, K, Lagravere, M等于2017年在《PLOS ONE》上發(fā)表的《使用MRI-CBCT圖像注冊的顳下頜關(guān)節(jié)的三維評估》(《Three-DimensionalAssessmentofTemporomandibularJointUsingMRI-CBCTImageRegistration》)； Chandra, SS, Dowling, JA, Greer, PB等于2016年在《ORCIDPHYSICS IN MEDICINE AND BIOLOGY》上發(fā)表的《通過空間加權(quán)法進行的多物體的自動分割》(《Fastautomatedsegmentationofmultipleobjectsviaspatiallyweightedshapelearning》)； Chen, HC, Feng, HM, Lin, TH等于2016年在《MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS》上發(fā)表的《DB-PSO 聚類算法及其在圖像分割中的應(yīng)用》(《AdaptDB-PSOpatternsclusteringalgorithmsanditsapplicationsinimagesegmentation》)； Yu, N, Li, H, Wu, BY等于2016年在《JOURNAL OF MEDICAL IMAGING AND HEALTH INFORMATICS》上發(fā)表的《使用3D定量CT方案對支氣管擴張進行計算機識別》(《ComputerizedIdentificationofBronchiectasisUsinga3DQuantitativeCTProtocol》)； Mendizabal-Ruiz, G, Kakadiaris, IA于2016年在《COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE》上發(fā)表的《管腔分割的血管超聲圖像重建方法》(《Aphysics-basedintravascularultrasoundimagereconstructionmethodforlumensegmentation》)； Son, H, Kim, C于2016年在《AUTOMATION IN CONSTRUCTION 》上發(fā)表的《建筑環(huán)境下的管道自動分割和3D建模激光掃描數(shù)據(jù)》(《Automaticsegmentationand3Dmodelingofpipelinesintoconstituentpartsfromlaser-scandataofthebuiltenvironment》)； Chang, YJ, Bae, J, Kim, N等于2016年在《MEDICAL PHYSICS》上發(fā)表的《對慢性阻塞性肺疾病患者CT掃描的三維建模和定量評價》(《Three-dimensionalquadraticmodelingandquantitativeevaluationofthediaphragmonavolumetricCTscaninpatientswithchronicobstructivepulmonarydisease》)； Wang, LS, Li, SS, Chen, RZ等于2016年在《PLOS ONE》上發(fā)表的《基于PCNN模型的單顆牙齒在微CT圖像中的自動分割和分類框架》(《AnAutomaticSegmentationandClassificationFrameworkBasedonPCNNModelforSingleToothinMicroCTImages》)。